В современном мире технологии искусственного интеллекта стремительно развиваются, и все больше разработчиков обращаются к созданию систем, которые могут эффективно обрабатывать человеческую речь. Одним из эффективных подходов является построение конвейера, который последовательно выполняет распознавание речи (Speech-To-Text, STT), обработку текста с помощью больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) и синтез речи (Text-To-Speech, TTS). Использование таких систем открывает горизонты для создания интеллектуальных ассистентов, чатботов и различных голосовых приложений. В этой статье будет представлено подробное обсуждение создания подобного конвейера на языке C, основанного на трех популярных обертках: mt_stt, mt_llm и mt_tts, которые позволяют работать с Whisper.cpp, Llama.
cpp и Piper соответственно. Начнем с того, что именно представляет собой конвейер STT -> LLM -> TTS. Эта последовательность операций начинается с преобразования звукового сигнала в текст. Технологии распознавания речи постоянно совершенствуются, и проект Whisper.cpp от OpenAI является одним из наиболее популярных и точных решений, доступных для локального использования.
Благодаря обертке mt_stt, интеграция Whisper.cpp в проекты на C становится значительно проще. Распознанный текст передается дальше для обработки. Вторая часть конвейера - Large Language Model. Эти модели, к примеру Llama.
cpp, позволяют понимать и генерировать связанный, осмысленный текст. Они служат мозговым центром всей системы, отвечая за формирование ответов, генерацию контента или выполнение сложных задач на языке пользователя. Используя библиотеку mt_llm, программисты получают доступ к функциям большой языковой модели в окружении C, что предоставляет широкие возможности для кастомизации общения и интерактивности. Завершающий этап - синтез речи, позволяющий преобразовать текст, полученный от LLM, обратно в аудиоформат. Piper - современный движок TTS, выделяющийся качественным и естественным звучанием.
Обертка mt_tts облегчает работу с Piper, позволяя быстро интегрировать синтез речи в проекты на C без необходимости глубокого изучения сложных алгоритмов и архитектуры самого синтезатора. Главный вызов при реализации такого конвейера состоит в настройке и объединении трех независимых модулей в единый процесс. Кодовая база приведенного примера позволяет успешно осуществить эту задачу. Исходный файл main.c представляет собой простую, но функциональную реализацию, демонстрирующую, как последовательно запускать распознавание, обрабатывать текстовом уровне и выводить аудиоответ.
Благодаря расположению зависимостей библиотек mt_stt.lib, mt_llm.lib и mt_tts.lib, компиляция проекта в Windows становится максимально понятной и прозрачной. Для успешного запуска системы рекомендуются предварительные шаги.
Сначала следует убедиться, что функционирование синтезатора текста в речь проверено и стабильно, используя инструкции из mt_tts. Далее добавляется компонент распознавания речи на основе mt_stt, что позволит обрабатывать аудиовход. После этого интегрируется модуль LLM с помощью mt_llm, обеспечивающий интеллектуальную обработку текста. Последовательная интеграция обеспечивает минимальные ошибки и упрощает отладку. Несмотря на изначальную направленность на Windows, архитектура и исходники достаточно универсальны, что позволяет при желании портировать и запускать код на Linux-системах.
Важно изучить makefile каждого из проектов mt_stt, mt_llm и mt_tts, которые служат отличной подсказкой для настройки компиляции и сборки под разные платформы. Кроме того, использование соты компилятора Microsoft Visual Studio из x64 Native Tools Command Prompt предоставляет удобный инструментарий для разработчиков, чтобы собрать главный исполняемый файл main.exe с необходимыми библиотеками. Ключевой аргумент в пользу выбора C в качестве языка программирования для конвейера - высокая производительность и контроль над ресурсами. Кроме того, наличие удобных оберток облегчает взаимодействие с популярными моделями, изначально разработанными на других языках и платформах.
Это делает проект mt_llm уникальным продуктом, который с минимальными усилиями позволяет внедрить передовые технологии AI в существующий стек разработки. После компиляции и запуска приложения создается wav-файл, который можно прослушать. Он содержит результат работы всей цепочки: от речевого ввода до синтезированного выхода. Такой подход демонстрирует возможности современной технологии, объединяя мощь AI-моделей в одном компактном и доступном формате. Для конечного пользователя это означает реализацию интерактивных сценариев, будь то голосовые помощники, переводчики или обучающие платформы.
Кроме базового функционала, проект открывает двери для доработок. Можно внедрять дополнительные уровни анализа речи, применять модели для эмоционального окрашивания ответа, использовать более сложные языковые модели или адаптировать синтезатор под различные голоса и акценты. Все это - вопрос лишь времени и ресурсов при дальнейшем развитии проекта. Резюмируя, создание конвейера STT -> LLM -> TTS на языке C с использованием библиотек mt_stt, mt_llm и mt_tts - это отличный способ освоить современные технологии AI на низком уровне. Такая система позволяет эффективно обрабатывать голосовые данные, генерировать интеллектуальные ответы и выдавать качественный аудиоинтерфейс.
Благодаря открытому доступу к исходникам и простой инструкции по сборке, любой разработчик может начать эксперименты с подобными инструментами, создавая уникальные голосовые приложения с высокой производительностью и гибкостью. .
